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import numpy as np a = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) #2차원 배열 print("합계:", np.sum(a)) print("평균:", np.average(a)) print("최댓값:", np.max(a)) print("최솟값:", np.min(a)) # 합계: 15 # 평균: 2.5 # 최댓값: 5 # 최솟값: 0 import numpy as np a = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) #2차원 배열 b = np.array([[5, 4, 3], [2, 1, 0]]) #2차원 배열 print(a + b) print() print(a - b) print() print(a * b) # [[5 5 5] # [5 5 5]] # # [[-5 ..

배열을 함수의 인수로 사용 import numpy as np def my_func(x): y = x * 2 + 1 return y a = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) #2차원 배열 b = my_func(a) #인수로서 배열을 전달, 반환값으로서 배열을 받는다. print(b) # [[ 1 3 5] # [ 7 9 11]]

배열의 요소로의 접근은 리스트의 경우와 마찬가지로 인덱스를 사용. #배열의 요소 접근 import numpy as np b = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) #2차원 배열 print(b) print() b[1, 2] = 9 # 5 ==> 9 print(b) print() #인덱스에 :(콜론)을 지정해서 행이나 열 등에 접근 가능 #2차원 배열로부터 행을 꺼내 표시하고 열을 바꿔 넣기 c = np.array([[2, 0, 1], [5, 3, 4]]) #2차원 배열 print(c[1, :]) print() print(c[:, 1]) print() c[:, 1] = np.array([6, 7]) print(c) # [[0 1 2] # [3 4 5]] # # [[0 1 2] # [3..

#배열의 형태 import numpy as np a = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) #2행 3열의 2차원 배열 print(np.shape(a)) #shape() : 배열의 형태를 나타내는 튜플 반환 #행 수를 구하는 경우 len()함수 사용 가능 print(len(a)) # (2, 3) # 2 #배열의 연산 import numpy as np a = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) #2차원 배열 print(a) print() print(a + 3) #각 요소에 3을 더함 print() print(a * 3) #각 요소에 3으 곱함 # [[0 1 2] # [3 4 5]] # # [[3 4 5] # [6 7 8]] # # [[ 0 3 6] # [ 9 1..

#numpy 기본 배열 사용하기 #1차원 배열 import numpy as np a = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5]) #python의 리스트로부터 Numpy 배열을 만든다. eng_list = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'] b = np.array(eng_list) print(a) print(b) #[0 1 2 3 4 5] #['a' 'b' 'c' 'd' 'e'] #2차원 배열 import numpy as np b = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) #2중 리스트로부터 Numpy의 2차원 배열을 만든다. print(b) # [[0 1 2] # [3 4 5]] #3차원 배열 import numpy as np c = np.array([ [[0, ..